山东省自然科学基金(Y2007G16) 作品数:10 被引量:49 H指数:5 相关作者: 张化祥 张雯 陈冰 刘祥忠 张文英 更多>> 相关机构: 山东师范大学 中国科学院软件研究所 山东财政学院 更多>> 发文基金: 山东省自然科学基金 山东省科技攻关计划 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
基于Bagging的聚类集成方法 被引量:5 2010年 提出一种基于Bagging的集成聚类方法,采用一种新的数据集采样技术生成数据子集,尽可能的保持了子样本的多样性和最大相关性,然后应用一种改进的k均值聚类算法生成个体学习器,根据互信息对数据集的不同聚类结果进行处理,最后通过计算有争议的数据对象与各个聚类中心的距离将其重新划分到新的聚类结果中。在多个UCI标准数据集上的实验结果表明,该方法能有效改善聚类质量。 李杉 张化祥关键词:聚类 K均值聚类 互信息 集成学习的多分类器动态组合方法 被引量:9 2008年 为了提高数据的分类性能,提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA)。该方法在多个UCI标准数据集上进行测试,并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较,证明了DEA的有效性。 陈冰 张化祥关键词:多分类器 聚类 ADABOOST算法 P2P环境下基于语义的Web服务组合研究 被引量:3 2010年 利用OWL-S语言描述Web服务,在组合操作中加入语义信息,实现了Web服务组合的自动化。为了提高Web服务的搜索速度,采用Chord路由算法。构建了一个P2P环境下基于Chord网络的Web服务组合模型,在其上实现了基于语义的Web服务组合,最后通过实例给出了语义Web服务自动组合过程。 李静 张永胜关键词:语义WEB OWL CHORD 基于Q学习的适应性进化规划算法 被引量:6 2008年 进化规划中,个体选择变异策略特别重要.适应性变异策略因在进化过程中动态选择个体变异策略,能够取得较好的性能.传统适应性变异策略都依据个体一步进化效果考察个体适应性,没有从多步进化效果上对变异策略进行评价.本文提出一种新的基于Q学习的适应性进化规划算法QEP(Q learning based evolutionary programming),该算法将变异策略看成行动,考察个体多步进化效果,并通过计算Q函数值,学习个体最优变异策略.实验表明,QEP能够获得好的性能. 张化祥 陆晶关键词:进化规划 Q学习 基于场论的聚类算法 2010年 传统经典的欧几里得距离、曼哈坦距离、明考斯基距离不能很好地描述对象间固有的差异,使得在聚类过程中不能很好地区分对象,在此借用相对论中质量——速率公式提出了一种新的相异度的度量方法,结合场论提出了一个新的聚类算法。通过把每个对象看作一个场源,每个场源通过两个不同的参数进行描述,最后通过每个场源对类中心的作用进行聚类。实验结果表明,该方法能有效改善聚类效果。 遇铁龄 张化祥关键词:数据质量 场论 场源 聚类 基于FCM的两级集成分类器算法 被引量:3 2010年 基于模糊聚类的思想提出了一种新的两级集成分类器算法。将数据集用Fuzzy C-Means算法进行聚类,得到每个实例对应于每个类别的模糊隶属度。一级集成根据Bagging算法获得成员分类器,分类器个数为数据集类别数且每个成员分类器对应一个类别标号,这些成员分类器的采样方式是通过其对应类别的模糊隶属度为每个实例加权后进行随机重采样。二级集成是将一级集成产生的针对类别的成员分类器通过动态加权多数投票法来组合,学习到最终的分类结果。该算法称为EWFuzzyBagging,实验结果表明,该算法与Bagging和AdaBoost相比具有更好的健壮性。 齐淼 张化祥 赵蕾关键词:模糊聚类 BAGGING 动态加权 分类器集成 代数免疫阶最高的Boole函数的构造和计数 被引量:8 2009年 代数免疫阶是针对代数攻击而提出的新的密码准则。为了抵抗代数攻击,流密码中所使用的Boole函数应该具有高代数免疫阶。文中运用替换掉Dalai所构造的代数免疫对称Boole函数支撑集中一些点的方法构造了大量具有最高代数免疫阶的Boole函数,并给出了所构造函数的计数。特别地,对于某些代数次数低于n/2的多项式p(x),构造了代数标准形中单项式系数都不小于n/2的q(x)使得p(x)+q(x)具有最高代数免疫阶。 张文英 武传坤 刘祥忠关键词:密码学 代数攻击 属性加权的朴素贝叶斯集成分类器 被引量:13 2010年 为提高朴素贝叶斯分类器的分类精度和泛化能力,提出了基于属性相关性的加权贝叶斯集成方法(WEBNC)。根据每个条件属性与决策属性的相关度对其赋以相应的权值,然后用AdaBoost训练属性加权后的BNC。该分类方法在16个UCI标准数据集上进行了测试,并与BNC、贝叶斯网和由AdaBoost训练出的BNC进行比较,实验结果表明,该分类器具有更高的分类精度与泛化能力。 张雯 张化祥关键词:朴素贝叶斯分类器 相关度 属性加权 ADABOOST 标记错分样本的AdaBoost算法 被引量:2 2010年 提出一种新的标记迭代过程中错分样本的AdaBoost算法(MWBoost),该算法通过在提升过程中,把上一个分类器错分的样本全部参入到下一个分类器的训练中,并在分类正确的样本中进行重采样,从而使得后一轮提升中分类器能够更快速地关注那些难以分类的样本。该算法在UCI的多个数据集上进行了测试,并且与传统的AdaBoost算法进行了比较,实验结果表明,新的算法具有更好的分类精度。 张家红 张化祥 刘伟关键词:ADABOOST算法 重采样 基于核的K-medoids分类器的参数选择方法 2011年 对于基于核的分类算法来说,选择一个最优的核参数是个至关重要的问题.核参数直接影响到基于核的分类算法的分类正确率.作者为基于核的K-medoids分类器提出了一个新的选择参数的方式,即通过目标函数的方式来选择参数.对比传统的选择核参数的方式,该方法克服了计算复杂度高的缺点,且不依赖于数据集分布情况.基于UCI数据集的k--medoids实验表明:提出的选择参数的方法使分类器取得很好的效果. 邱潇钰 陈静琳 张化祥关键词:核参数 目标函数